01هوش مصنوعی و هوشمندسازی
LLM سازمانی
پاسخ کوتاه
استقرار محلی مدل‌های زبانی، Fine-tune روی دادهٔ سازمان، RAG و پایگاه دانش؛ با LLM Router و فلوش.
- دپارتمان
- هوش مصنوعی و هوشمندسازی
- نوع
- هوش مصنوعی
- محصول مرتبط
- فلوش، LLM Router
از نزدیک
01شرح
استقرار محلی مدل‌های زبانی، Fine-tune روی دادهٔ سازمان، RAG و پایگاه دانش؛ با LLM Router و فلوش.
مدل‌های زبانی روی زیرساخت خود سازمان اجرا می‌شوند و داده از سازمان خارج نمی‌شود.
Fine-tune با SFT، LoRA، QLoRA و DPO برای زبان فارسی و دامنهٔ سازمان انجام می‌شود.
این خدمت دقیقاً چه می‌کند
02قابلیت‌ها
قابلیت‌ها به ترتیبی آمده‌اند که معمولاً در پروژه ساخته می‌شوند.
۰۱
راه‌اندازی on-premise، کوانتیزه‌سازی و سرویس‌دهی با vLLM و Ollama
۰۲
آماده‌سازی داده، SFT، LoRA و QLoRA، DPO و ارزیابی برای فارسی
۰۳
نمایه‌سازی اسناد، پایگاه داده برداری و پرسش‌وپاسخ فارسی
۰۴
کنترل دسترسی و ثبت رویداد
۰۵
دستیار سازمانی پرسش‌وپاسخ و جست‌وجوی هوشمند
۰۶
ابزارپذیری با MCP و هماهنگی چندعاملی
کجا به کار رفته
03نمونه‌کار
پروژه‌ها و محصولاتی که همین خدمت در آن‌ها اجرا شده است.
از جلسهٔ کشف تا گسترش
04فرایند
هر همکاری با یک مسئلهٔ روشن و یک معیار سنجش شروع می‌شود.
۰۱
کشف
جلسهٔ کشف نیاز و تعریف مسئله با یک معیار سنجش روشن.
۰۲
دامنه
تعریف پایلوت، داده، نقش‌ها و برنامهٔ فازبندی.
۰۳
ساخت
طراحی، توسعه، آزمون و استقرار با گزارش نتایج.
۰۴
گسترش
گسترش مرحله‌ای پس از دیدن نتیجه و پشتیبانی بلندمدت.
در همین دپارتمان
05خدمات مرتبط
خدماتی که معمولاً کنار این خدمت به کار می‌آیند.
۰۱ / ۰۷
بینایی ماشین
شمارش تردد، شناسایی و تطبیق چهره، بازدیدکنندهٔ تکراری، داشبورد حضور، احراز زنده و خوانش اسناد.
- بلاک‌فیس در باغ کتاب تهران روی دو دوربین و کاملاً محلی کار می‌کند.
- وری‌کیو احراز زنده، تطبیق و خوانش اسناد را در یک API ارائه می‌کند.
۰۱ / ۰۷
بینایی ماشین
شمارش تردد، شناسایی و تطبیق چهره، بازدیدکنندهٔ تکراری، داشبورد حضور، احراز زنده و خوانش اسناد.
- بلاک‌فیس در باغ کتاب تهران روی دو دوربین و کاملاً محلی کار می‌کند.
- وری‌کیو احراز زنده، تطبیق و خوانش اسناد را در یک API ارائه می‌کند.
۰۲ / ۰۷
رباتیک و بینایی ماشین
ربات‌های هوشمند، تاریخچهٔ رباتیک و مسابقات، و هوش مصنوعی برای کنترل، تصمیم‌گیری و بینایی ماشین.
- مسیر رباتیک تیم از رقابت‌های شبیه‌سازی فوتبال، RoboCup Iran Open و جام شریف آغاز شد.
- همان توان امروز در بینایی ماشین، پهپاد و سامانه‌های نهفته به کار می‌رود.
۰۳ / ۰۷
LLM سازمانی و Fine-tune
استقرار محلی مدل‌های زبانی روی زیرساخت سازمان، آموزش و Fine-tune روی دادهٔ سازمان و ساخت RAG و پایگاه دانش؛ بدون خروج داده.
- راه‌اندازی on-premise، کوانتیزه‌سازی و سرویس‌دهی با vLLM و Ollama
- آماده‌سازی داده، SFT، LoRA و QLoRA، DPO و ارزیابی برای فارسی
- نمایه‌سازی اسناد، پایگاه داده برداری و پرسش‌وپاسخ فارسی
- کنترل دسترسی و ثبت رویداد
۰۴ / ۰۷
AI Agents و دستیارهای هوشمند
عامل‌های خودمختار و سیستم‌های چندعاملی که برنامه‌ریزی، جست‌وجو، فراخوانی ابزار و گزارش را خودکار انجام می‌دهند؛ با LangGraph، CrewAI و MCP.
- دستیار سازمانی پرسش‌وپاسخ و جست‌وجوی هوشمند
- ابزارپذیری با MCP و هماهنگی چندعاملی
- دستیار پرسش‌وپاسخ معاملاتی
۰۵ / ۰۷
مشاوره و تحقیق و توسعه
امکان‌سنجی، نمونهٔ اولیه، پایلوت هوشمندسازی و فازبندی؛ مشاوره پیش از ساخت.
- امکان‌سنجی و نمونهٔ اولیه (PoC)
- پایلوت با معیار سنجش روشن
- طراحی معماری سازمانی
۰۶ / ۰۷
تحلیل پیش‌بینانه و یادگیری ماشین
یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش‌بینانه برای تبدیل داده به تصمیم و هشدار.
- مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی
- پایش بازار و هشدار آستانه‌ای
- داشبورد و کارت گزارش مدیریتی
۰۷ / ۰۷
تحول دیجیتال و هوشمندسازی
نقشهٔ راه هوشمندسازی سازمان: از پایلوت با دادهٔ واقعی تا گسترش مرحله‌ای.
- ارزیابی وضعیت و فرصت‌های AI
- پایلوت و فازبندی
- آموزش تیم سازمان
پرسش‌های متداول
LLM سازمانی چیست؟
استقرار محلی مدل‌های زبانی، Fine-tune روی دادهٔ سازمان، RAG و پایگاه دانش؛ با LLM Router و فلوش.
LLM سازمانی در آرمان افزار شامل چه کارهایی است؟
مدل‌های زبانی روی زیرساخت خود سازمان اجرا می‌شوند و داده از سازمان خارج نمی‌شود. Fine-tune با SFT، LoRA، QLoRA و DPO برای زبان فارسی و دامنهٔ سازمان انجام می‌شود.
از کجا شروع کنیم؟
با یک جلسهٔ کشف نیاز و یک پایلوت کوچک با معیار سنجش روشن؛ پس از دیدن نتیجه، کار مرحله‌به‌مرحله گسترش پیدا می‌کند.
پروژه‌تان را در یک جمله بگویید؛ وجه مناسب را با هم پیدا می‌کنیم.
شروع گفت‌وگو